Para los equipos de e-commerce, los datos recientes son valiosos. Muestran qué ocurre ahora, qué productos atraen la atención y qué buscan los visitantes en ese momento. Pero en un mercado estacional, un periodo de medición corto no cuenta toda la historia.
Para Kees Smit Tuinmeubelen, el comportamiento de búsqueda, el interés por los productos y la orientación del cliente se construyen a lo largo del año. Por ejemplo, durante el periodo previo a la primavera, bajo la influencia de campañas y con cambios en el interés entre diferentes grupos de productos. Cuando los datos solo están disponibles durante un periodo limitado, resulta más difícil reconocer esos patrones de forma fiable.
Esto también afecta a los modelos de IA y personalización. Estos modelos se alimentan de datos de comportamiento. Sin un historial de datos más largo, la curva de aprendizaje vuelve a empezar desde cero cada temporada. Especialmente en un mercado como el de los muebles de jardín, donde la demanda aumenta con fuerza a partir de la primavera, esto significa que los modelos tienen que reconstruir sus datos justo en el momento en que la relevancia es más importante.
Además, los análisis importantes suelen realizarse después de la temporada. Es entonces cuando se quiere revisar qué grupos de productos tuvieron buen rendimiento, qué campañas generaron efecto y qué preferencias de surtido se hicieron visibles. Si esos datos ya no están disponibles en ese momento, se pierde un contexto valioso para las decisiones de la siguiente temporada.
